在当今数据驱动的世界中，数据的获取和标注成本往往成为技术发展的瓶颈。传统的监督学习依赖于大量标注数据，但在许多实际场景中，获取高质量标注数据既昂贵又耗时。自监督学习作为一种新兴的技术范式，通过利用无标签数据的内在结构，为这一难题提供了创新的解决方案。本文将深入探讨自监督学习在无标签数据中的应用，详细
标签： 知识表示
神经符号AI突破知识表征瓶颈：分层建模与动态推理新范式
知识表示作为人工智能的核心基础，正面临着数据复杂度指数级增长与认知智能需求升级的双重挑战。传统符号系统虽具备精确的逻辑表达能力，却难以处理非结构化数据；深度学习虽擅长感知特征提取，但存在可解释性差、知识固化等缺陷。神经符号AI通过建立双向可映射的混合架构，在医疗诊断、金融风控等场景中展现出突破性潜力
神经符号AI：桥梁技术在知识表示中的革新应用
在人工智能领域，神经符号AI（Neural-Symbolic...